研究で使用するPythonの使い方を紹介するシリーズです．
今回は遺伝的プログラミング（GP）について紹介します．今回はGPの【実装編】です．
★今回のプログラムは以下のGitHubで公開しています．
https://github.com/igenki/tiny_gp_JP
★今回使った元のGPのプログラムはこちらでGPLライセンスで公開されています
https://github.com/moshesipper/tiny_gp
★Anaconda環境でGraphvizを使う
https://qiita.com/nemutas/items/4f7bd96f63cf78bdb357
▼参考文献
複雑系のシミュレーション―Swarmによるマルチエージェント・システム―，伊庭 斉志，コロナ社，2007年，978-4-339-02419-7
https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339024197/
▼遺伝的アルゴリズム（GA）のアルゴリズム編の動画はこちらです
https://youtu.be/nQM4lE3tuGY
▼粒子群最適化（PSO）のアルゴリズム編の動画はこちらです
https://youtu.be/zxPbfi-8Z0Q
▼遺伝的プログラミング（GP）のアルゴリズム編の動画はこちらです
https://youtu.be/cEAHzsFUtok
0:00 はじめに
0:25 関数同定問題をGPで解く
2:27 GPが関数同定問題を解くプログラムの解説
12:29 まとめ
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